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| Google コラボラトリー | |
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| 開発者 | Googleリサーチ |
| 初回リリース | 2017 |
| プラットフォーム | ウェブアプリケーション |
| タイプ | クラウドコンピューティング、Jupyter Notebook、機械学習 |
| ライセンス | 独自ソフトウェアフリーミアム |
| Webサイト | colab.research.google.com |
Google Colaboratory（略してGoogle Colab）は、 Googleが提供する無料のクラウドベースのJupyter Notebook環境です。ブラウザ経由でPythonコードを記述・実行することができ、特に機械学習、データ分析、教育に適しています。Google Colabは、セットアップ不要で完全にクラウド内で動作するPython用のオンライン統合開発環境（IDE）を提供しています。GPUやTPUなどのコンピューティングリソースへの無料アクセスを提供しているため、ディープラーニングやデータサイエンスのプロジェクトに取り組む研究者や学生の間で人気があります。[ 1 ] [ 2 ]
特徴
- Python 3をサポート
- Jupyter Notebook上に構築
- 限定されたGPU / TPUコンピューティング リソースへの無料アクセス
- ノートブックの保存と読み込みのためのGoogle ドライブとの統合
- Googleドキュメントのようなノートブックの共有機能
- 複数のユーザーが同時に同じ文書で共同作業を行うことができます[ 3 ]
- TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなどの人気の機械学習ライブラリと互換性があります[ 4 ]
制限事項
- アイドルタイムアウトとセッション制限
- 有料サブスクリプションなしでは高性能ハードウェアへのアクセスが制限される[ 5 ]
参照
- Amazon SageMaker – クラウド機械学習プラットフォーム
- CoCalc — Jupyter ノートブック、Markdown、LaTeX、RMarkdown、Linux ターミナル、SageMath、GNU Octaveに対応しています。
- Firebase StudioとGoogle Cloud Shell – Google の他のオンライン IDE
- GitHub Codespaces – GitHub のオンライン統合開発環境プラットフォーム
- Kaggle § Kaggle ノートブック
- Termux – Android用のターミナルエミュレーター。最近のパッケージの追加に便利
- オンライン統合開発環境の一覧
- オンライン教育リソースのリスト
- Pythonソフトウェアのリスト
- データサイエンスソフトウェアのリスト
参考文献
- ^ 「Google Colab を使う理由と方法」 TechTarget 2023年9月25日
- ^ Bisong, Ekaba (2019). 「Google Colabeditingoratory」 . Google Cloud Platform における機械学習およびディープラーニングモデルの構築. カリフォルニア州バークレー: Apress. pp. 59– 64. doi : 10.1007/978-1-4842-4470-8_7 . ISBN 978-1-4842-4469-2. 2025年8月24日閲覧。
- ^ 「Google Colabを使用してプロジェクトで共同作業する方法」。Ask.com 。2024年2月12日。
- ^ 「リソースガイド: ディープラーニングフレームワーク」 . sites.northwestern.edu .
- ^ Abramovsky, Ori (2023-05-12). 「Google Colab 3年間の使用 — 良い点、悪い点、そして醜い点」 . Medium .
